An Overview of Systematic Reviews on Prognostic Factors in Neck Pain: Results from the International Collaboration on Neck Pain (ICON) Project
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Given the challenges of chronic musculoskeletal pain and disability, establishing a clear prognosis in the acute stage has become increasingly recognized as a valuable approach to mitigate chronic problems. Neck pain represents a condition that is common, potentially disabling, and has a high rate of transition to chronic or persistent problems. As a field of research, prognosis in neck pain has stimulated several empirical primary research papers, and a number of systematic reviews. As part of the International Consensus on Neck (ICON) project, we sought to establish the general state of knowledge in the area through a structured, systematic review of systematic reviews (overview). An exhaustive search strategy was created and employed to identify the 13 systematic reviews (SRs) that served as the primary data sources for this overview. A decision algorithm for data synthesis, which incorporated currency of the SR, risk of bias assessment of the SRs using AMSTAR scoring and consistency of findings across SRs, determined the level of confidence in the risk profile of 133 different variables. The results provide high confidence that baseline neck pain intensity and baseline disability have a strong association with outcome, while angular deformities of the neck and parameters of the initiating trauma have no effect on outcome. A vast number of predictors provide low or very low confidence or inconclusive results, suggesting there is still much work to be done in this field. Despite the presence of multiple SR and this overview, there is insufficient evidence to make firm conclusions on many potential prognostic variables. This study demonstrates the challenges in conducting overviews on prognosis where clear synthesis critieria and a lack of specifics of primary data in SR are barriers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle